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龙图腾网恭喜成都易速物流有限公司申请的专利基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119358779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411922595.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法及系统是由曾小兰;袁开军;吴海燕设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法及系统，涉及人工智能领域，首先利用样例配送交互数据序列对基础低空配送需求预测网络进行初步训练，生成临时低空配送需求预测网络，随后通过不断引入新的迭代样例配送交互数据，对临时低空配送需求预测网络进行参数学习和优化，逐步生成更加精准的迭代低空配送需求预测网络，不仅充分利用了历史配送数据，还通过迭代学习机制不断修正和优化低空配送需求预测网络，使其能够更好地适应实际配送需求的变化，最终生成的目标低空配送需求预测网络，在面对实际低空无人机配送过程中的目标配送交互数据时，能够准确、高效地输出预测结果，有效提升了无人机配送服务的效率和用户满意度。

本发明授权基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI预测模型的低空无人机配送需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取低空无人机配送过程中的样例配送交互数据序列；所述样例配送交互数据序列包括多个低空配送需求预测模式对应的样例配送交互数据；获取候选低空配送需求预测模式对应的候选样例配送交互数据，依据所述候选样例配送交互数据对基础低空配送需求预测网络的图卷积转换单元进行参数学习，生成临时低空配送需求预测网络；获取后一个低空配送需求预测模式对应的迭代样例配送交互数据，依据所述迭代样例配送交互数据对临时低空配送需求预测网络的图卷积转换单元进行参数学习，生成迭代低空配送需求预测网络；将所述迭代样例配送交互数据的在先学习样例配送交互数据分别加载至临时低空配送需求预测网络和所述迭代低空配送需求预测网络的图卷积转换单元，生成对应的第一图卷积转换结果和第二图卷积转换结果；依据同一个样例配送交互数据对应的第一图卷积转换结果和第二图卷积转换结果对迭代低空配送需求预测网络的分类转换单元进行参数学习，生成优化后的临时低空配送需求预测网络后，返回所述获取后一个低空配送需求预测模式对应的迭代样例配送交互数据的步骤，直至满足训练终止条件，依据满足训练终止条件时对应的临时低空配送需求预测网络生成目标低空配送需求预测网络；获取低空无人机配送过程中的目标配送交互数据，将所述目标配送交互数据加载至目标低空配送需求预测网络，生成所述目标配送交互数据对应的目标低空配送需求预测结果；所述基础低空配送需求预测网络、临时低空配送需求预测网络、迭代低空配送需求预测网络或目标低空配送需求预测网络的图卷积转换单元用于对任意输入的样例配送交互数据进行图卷积转换处理，生成基础图卷积转换结果，所述基础低空配送需求预测网络、临时低空配送需求预测网络、迭代低空配送需求预测网络或目标低空配送需求预测网络的分类转换单元用于对所述基础图卷积转换结果进行分类转换，生成分类转换结果。

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